本文來自微信公眾號" 智能涌現(xiàn) "，作者：鄧詠儀，36 氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
文｜鄧詠儀
編輯｜蘇建勛
每一次點進直播間，你的選擇已經(jīng)在深刻改變著商業(yè)生態(tài)。
如今直播生態(tài)已經(jīng)趨于成熟。直播間、社交媒體上的 " 達人 "，事實上已經(jīng)成了一個品牌的店面，人設(shè)代表著受眾群體、風(fēng)格和定位，達人負責(zé)捕捉新一季的時尚元素，快速出設(shè)計圖、打樣，國內(nèi)工廠在半個月內(nèi)就能完成生產(chǎn)和出貨。
這套被稱為 " 小單快返 " 的模式如此運轉(zhuǎn)多年，催生出了類似 SHEIN 這樣的跨境巨頭，已經(jīng)成為國內(nèi)市場的標配。
但在廣袤的海外市場，電商的基礎(chǔ)設(shè)施參差不齊，物流、生產(chǎn)供給的缺乏、更多元化的用戶群，藏著大量可以被 AI 改造的空間。
這是曾經(jīng)負責(zé)淘寶直播業(yè)務(wù)的道放，離開阿里后，最想做到的事。
他出生于 1983 年，經(jīng)歷過移動互聯(lián)網(wǎng)的所有風(fēng)口—— 2008 年畢業(yè)后，加入百度、360 等公司，擔(dān)任算法專家；2013 年加入阿里后，一待就是 11 年。他曾經(jīng)從 0 到 1 做出過億用戶的印度短視頻平臺 VMate，負責(zé)過 " 點淘 "APP，2021 年開始統(tǒng)管淘寶直播業(yè)務(wù)。
" 從達人的審美，到設(shè)計師的桌子，再到工廠再到消費者手中，這個過程太長了，信息嚴重扭曲。" 道放說。
在電商還沒有那么發(fā)達的其他市場，他希望能在其中建立起一套完整的 AI 電商服務(wù)體系，橋接國內(nèi)供應(yīng)鏈和海外達人生態(tài)。
貨跟著流量在動，也直接重塑了供應(yīng)鏈生態(tài)。比如，傳統(tǒng)的服裝供應(yīng)鏈中，銷售體系可能就會分為 5 到 9 級不等，商品流轉(zhuǎn)周期很久，加價倍率也很高，品牌需要提前半年，就要把所有的商品設(shè)計出來、打樣、下單，導(dǎo)致傳統(tǒng)女裝的爆款預(yù)測準確率較低，產(chǎn)生庫存難題。
而在消費者端，因為大模型的發(fā)展，每個人獲得一對一的服務(wù)，也變成了可能，這成為道放創(chuàng)業(yè)新項目 Infimate 的開始：為每個人做一對一專屬的 " 賽博閨蜜 "。
這個賽博閨蜜就像一個專屬于你的 AI 購物 Agent，—個能理解時尚趨勢、提供個性化穿搭建議的朋友。" 會基于你的身材、膚色，以及當下流行趨勢，給用戶做搭配，給到專業(yè)的建議。" 道放向我們描述。
最重要的是，" 賽博閨蜜 " 一定要能幫助你減少購物過程中的諸多繁雜瑣事：計算最佳優(yōu)惠、幫你搶券、告訴你各種小道省錢妙招，監(jiān)測何時是最佳下單時機等等。
這也是 Manus 帶來 Agent 浪潮之后，道放覺得創(chuàng)業(yè)時機成熟的原因：模型能夠調(diào)用內(nèi)部工具，完成各項任務(wù)。而這一切，必須要建立在有足夠縱深的垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)和場景之上。
他以之前火爆的 "Tiffany 藍 "、" 牛油果綠 " 等趨勢舉例。這些是由各個 KOL、達人營造風(fēng)向，傳導(dǎo)到更廣大的消費者中。
" 這些 KOL 做到的事情，就是在時尚領(lǐng)域‘造詞’，打造并傳播當前熱門的時尚元素。" 道放認為，結(jié)合各類公域數(shù)據(jù)加以訓(xùn)練，以及用戶主動告知的喜好，大模型已經(jīng)足夠有能力完成 KOL 所做的事：完成時尚元素的捕捉、預(yù)測以及表達，給用戶做更精準的推薦。
同時，模型將這些標簽建立好后，也可以把這套能力提供給 B 端，同時服務(wù) B 端的品牌、達人等等，服務(wù)的場景多種多樣，包括爆款預(yù)測、爆款生成、選品決策支持，最終構(gòu)建起 AI 電商服務(wù)體系。
但這個不可避免會涉及一個問題：道放想做的事情，看似都在大廠射程范圍內(nèi)。為什么機會會在創(chuàng)業(yè)公司手中？
" 首先，我們定位海外，海外電商平臺無論是生態(tài)和玩家格局都更分散，平臺壟斷程度比較低。這是更有利于大模型切入的生態(tài)——給 C 端做個性化定制，用戶天然就會更相信一個第三方的 Agent。" 道放表示。
更重要的是，道放曾在大廠內(nèi)部從 0 到 1 創(chuàng)業(yè)，深知大廠在做決策時，需要考慮既往業(yè)務(wù)，也有資源側(cè)重的考慮——對于探索 Agent 這類更新的業(yè)務(wù)方向，創(chuàng)業(yè)公司還是有著不少時間和空間。
事實上，在離開阿里后，道放曾在朋友圈宣布將在具身領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)，目標是 " 為機器人盡快進入千家萬戶貢獻自己的一點力量 "。
但他和創(chuàng)業(yè)核心伙伴摸索一圈，最終評估下來，具身智能如今的技術(shù)探索還相當早期，起碼要 5-10 年才有可能出現(xiàn)商業(yè)化上的飛躍，" 離消費者還是有點遠 "。
為了離消費者、市場更近，道放還是選擇暫緩具身方向的探索，把重點放到了 AI+ 電商上。
在淘寶 11 年，掌管在風(fēng)口上的直播電商業(yè)務(wù)，在道放身上也投下了濃重的影子——他語速極快，你甚至很難從他連續(xù)的思緒中，找到提問的切口。
道放也和普遍印象中的大廠高管不太一樣。過往印象中，大廠高管可能手握天價預(yù)算，隨對各種宏大戰(zhàn)略信手拈來。但我們從道放的敘述中感受到一種樸素的目標——要找到貼近用戶的場景，迅速建立起商業(yè)閉環(huán)，養(yǎng)活團隊。
這是從阿里離開之后，道放的第一次公開表達。以下為我們和道放的對話，經(jīng)編輯整理：
△ Infimate 創(chuàng)始人程道放 圖源：企業(yè)授權(quán)
想過做家庭機器人，但也許太早了
《智能涌現(xiàn)》：你離開阿里后，發(fā)的第一條朋友圈就說自己要做具身機器人，現(xiàn)在要做 AI 電商，這個想法是怎么演變的？
道放：我是去年 7 月左右，阿里內(nèi)部第一波 GPT 影響下來，就在研究 AI 對具身機器人和電商領(lǐng)域的影響。我一直呆到今年 2 月份，才最終決定出來創(chuàng)業(yè)。
其實我出來后還是在同步推進這兩個方向，畢竟具身機器人和 AI 電商我們都深入研究了很多年，我自己也是學(xué)計算機的。
《智能涌現(xiàn)》：當時想從什么方向切入？
道放：從 2023 年 7 月開始，我還在阿里的時候，已經(jīng)同時在關(guān)注具身和電商的 AI 應(yīng)用了。出來創(chuàng)業(yè)后，我們把所有信息采集完，當時想過從家庭機器人開始切入。
當時，我們思考的是，具身當前的瓶頸在于真實場景的操作數(shù)據(jù)，所以從可行路徑來看，應(yīng)該去切垂類場景。在垂類上面，用現(xiàn)有的方法可以啟動，能開始干活，進入場景之后就能獲取更多的反饋和數(shù)據(jù)，才能迅速迭代。
我們的目標還是希望做具身機器人，但這個賽道現(xiàn)在處在一個技術(shù)發(fā)展的早期階段，特別是第三步的精細操作，還需要很長時間的技術(shù)積累和突破。我們估算真正能做到家庭實用級別，至少還需要 5-10 年。
《智能涌現(xiàn)》：調(diào)研完之后，怎么看這個賽道的發(fā)展階段？
道放：具身智能實際上涉及三個技術(shù)方向。
第一個技術(shù)方向，是 AI 的多模態(tài)交互，涉及到交互界面跟整個認知的理解，這個其實是偏軟件，跟大模型同步發(fā)展的。它是豆包這類大模型 APP 的延伸，豆包多模態(tài)交互主要是文字和語音，但機器人除了語言之外，還需要控制表情、眼神、語氣、微動作等，需要更多元的交互和控制。
第二個技術(shù)方向是基于強化學(xué)習(xí)的運動能力（Locomotion），主要解決雙足行走以及全身控制。像唱歌跳舞、空翻，都是在這一部分基礎(chǔ)上做出來的。
最重要的是第三個方向，端到端的模仿學(xué)習(xí)，去做手的操作。手的操作才會真正意義上替代人。
在現(xiàn)有技術(shù)進展上，前兩部分進展還比較好，尤其是強化學(xué)習(xí)的運動能力。我們見到的所有空翻、馬拉松跑步，全部都是這個技術(shù)的發(fā)展結(jié)果，但是這些展示的機器人很多都還需要遙控器控制的。
要做到自主操作，就需要第一步的多模態(tài)交互能力，包括表情微動作語音這部分，還有規(guī)劃層。第二步強化學(xué)習(xí)這部分也還好。
《智能涌現(xiàn)》：現(xiàn)在前兩步應(yīng)該都做得不錯了。
道放：現(xiàn)在所有人面臨的難點是第三步的精細操作，因為它是接觸式的精細動作，要到毫米級的精度，需要觸覺和力的反饋信息，而且需要通用性才能進入家庭，所以很難。
我在阿里時調(diào)研完后得出結(jié)論，具身機器人的發(fā)展途徑應(yīng)該是切垂類，在垂類上用現(xiàn)有方法做啟動，雖然準確度不夠好，但通過不斷給數(shù)據(jù)，處理各種 Corner Case（罕見案例）后，會做得越來越好。
問題就是 Corner Case（罕見案例）獲取也是很難的，現(xiàn)在的高質(zhì)量數(shù)據(jù)非常缺。我調(diào)研一圈下來，大家公認的還是做端到端模型是最優(yōu)雅的方案，但這里需要的起碼是十億級別的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在瓶頸還是很明顯。
《智能涌現(xiàn)》：除了數(shù)據(jù)，還有其他難點嗎？
道放：首先是精度和力控的問題。手部操作需要毫米級的精度，而且要有力的反饋。比如你拿一個雞蛋，力度大了會捏碎，力度小了會掉，這需要非常精確的力控。現(xiàn)在的機器人手很難做到人手那種精細的觸覺反饋和力度控制。
其次是通用性的挑戰(zhàn)。不像工業(yè)機器人只需要做固定的幾個動作，家庭機器人需要處理各種不同的物體、不同的環(huán)境、不同的任務(wù)。今天可能要疊衣服，明天要洗碗，后天要整理書架，每一個任務(wù)的動作空間和要求都完全不同。
第三是數(shù)據(jù)收集的問題。Imitation Learning（模仿學(xué)習(xí)）需要大量高質(zhì)量的示范數(shù)據(jù)，但收集人類精細操作的數(shù)據(jù)非常困難和昂貴。不像圖像識別可以從網(wǎng)上爬數(shù)據(jù)，手部操作的數(shù)據(jù)需要專門錄制，而且要保證動作的準確性。
Corner Case（罕見案例）太多了。真實環(huán)境下的變化太多了，物體的材質(zhì)、形狀、重量、擺放位置都不一樣，很難通過有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋所有情況。
所以雖然前兩步技術(shù)相對成熟，但第三步的精細操作是真正決定機器人能否實用化的關(guān)鍵，也是最難攻克的。
《智能涌現(xiàn)》：這意味著落地場景很受限？
道放：現(xiàn)在存在明顯的技術(shù)能力與市場需求之間會有一些錯配，我們是想做 " 有用 " 比 " 有趣 " 多一點的場景的。
但用戶真正需要的那些精細操作功能，比如幫你處理日常家務(wù)、分揀物品之類的任務(wù)，技術(shù)上還遠遠不成熟；現(xiàn)在的機器人用得更多的還是簡單的迎賓互動、表演之類的，離真正打工還很遠。
當然這不是說它沒有價值，只是我們需要正視這個現(xiàn)實，同時也理解為什么消費級機器人市場推進得相對緩慢。技術(shù)發(fā)展需要時間，而市場也需要找到那個平衡點。
《智能涌現(xiàn)》：所以是因為技術(shù)曲線發(fā)展還相對早期，才選擇考慮別的方向？
道放：在具身的第三階段，就是真正能夠自主規(guī)劃操作的部分，大家公認的終局是要建立端到端的模型。但現(xiàn)在的真正問題在于，這個端到端的數(shù)據(jù)驅(qū)動，目前大家用的模仿學(xué)習(xí)方法，最大的問題就是通用性很差，要做出超出預(yù)期的體驗感很難。
我們想做的，還是讓機器人能走進千家萬戶，真正能干活。
我們預(yù)計這個方向需要等待一些通用性、" 大單品 " 出現(xiàn)，我們團隊擅長的部分才比較能發(fā)揮出更大的能量——做產(chǎn)品、做商業(yè)化。
要做 "AI 閨蜜 "，而不是冷冰冰的推薦系統(tǒng)
《智能涌現(xiàn)》：如果具身智能賽道還太早，你后來看到了 AI+ 電商的什么機會？
道放：更多是因為看到了 AI 技術(shù)帶來的巨大變革機會，尤其是在電商領(lǐng)域。我們想做的事情，本質(zhì)上是在 AI 時代探索新的電商入口的可能性，這需要全新的視角和組織形式。我相信 AI 在電商領(lǐng)域的應(yīng)用，尤其是在個性化推薦、內(nèi)容生成方面有很大潛力。創(chuàng)業(yè)會給我更大的自由度去探索這些可能性。
《智能涌現(xiàn)》：哪些關(guān)鍵技術(shù)轉(zhuǎn)變，是比較核心的？
道放：今年年初的 Manus 其實是標志性事件。
這幾年的 AI 應(yīng)用，我會把他們分成三個階段：
1.0 時代主要是對話交互階段，解決一些簡單的信息需求，這個階段持續(xù)了 2-3 年左右；
2.0 時代的 AI 垂類應(yīng)用，則更多關(guān)注提升效率，比如基于文生視頻、圖生視頻、應(yīng)用于各個垂直領(lǐng)域的場景中，這些應(yīng)用大多面向企業(yè)端；
3.0 時代是一個非常典型的發(fā)展階段。最近一些新的模型，比如 GPT-4，已經(jīng)把工具的使用變成了模型訓(xùn)練的一部分。這就意味著 3.0 時代的技術(shù)，比如以 Manus 為代表的應(yīng)用，已經(jīng)不僅僅是信息交互，而是開始進入到操作的層面了。
這意味著什么？意味著 AI 不再只是給你信息，而是能像一個實習(xí)生一樣，幫你操作電腦，執(zhí)行一些機械但必要的工作，比如收集資料、應(yīng)用濾鏡等。這種 computer use 的能力是有巨大價值的。
《智能涌現(xiàn)》：怎么用一句話概括你們想做的事情？
道放：我們第一階段要做的是電商領(lǐng)域的 AI 閨蜜，為用戶提供專業(yè)購買建議和陪伴式購物體驗。
《智能涌現(xiàn)》：你用的詞是 " 閨蜜 "，而非助手，為什么？
道放：我們更想做的 Agent，是類似 " 賽博閨蜜 " 的概念，我們希望這個是類似閨蜜的親密關(guān)系。
傳統(tǒng)的 AI 助手更像是工具，你問它答，但閨蜜不一樣。你跟閨蜜的關(guān)系是平等的，她也可以跟你聊一些興趣話題，她也可以聊購買建議，就像你身邊總有一個特別會買的朋友一樣。
《智能涌現(xiàn)》：可以算是 KOC（Key Opinion Consumer，關(guān)鍵意見消費者）嗎？
道放：不是基于現(xiàn)有有名的 KOL 或者 KOC 的 IP，而是基于這些人的專業(yè)能力。
我們希望做的是 " 閨蜜電商 " 這個場景。想象一下，如果你的閨蜜具有李佳琦的專業(yè)能力，同時能專門為你服務(wù)，你可以隨時問她怎么買。她的專業(yè)性體現(xiàn)在所有的購買決策上，在趨勢捕捉上比一般人更厲害，因為她有更全的數(shù)據(jù)。
但同時她又不是冷冰冰的，而是有溫度的。
最重要的是，她不只是給建議，還有完整的執(zhí)行能力。你可以直接跟她說想要什么，她就給你買了。
《智能涌現(xiàn)》：用戶要怎么和這個 AI 閨蜜互動？
道放：有很多形式，單獨 App 是一個形式，我們甚至希望用最極簡的方式實現(xiàn)這個體驗——他跟你加個社交媒體加好友，每天聊微信就好了，把所有的信息源和履約都幫你搞定。
你把商品鏈接發(fā)給他，他直接幫你買。他還有很多技巧性的領(lǐng)券能力，你自己都搞不到的優(yōu)惠，他能在各種奇怪的群里薅出來。
雖然我們從時尚領(lǐng)域開始，但本質(zhì)上可以擴展到整個生活領(lǐng)域。
《智能涌現(xiàn)》：怎么搞定履約？這個會涉及到很多終端、軟件的交互。
道放：最近我和一個朋友討論過一個場景，比如你想去星巴克點一杯咖啡，這有很多人會選擇在閑魚上搶券，便宜個幾塊錢，或者找代點。
這個過程是這樣的，你先買券，買完券以后，你通過對話的方式找商家客服，然后你跟他講說我在哪個店里面，我要買什么咖啡，把這個券給我用了。用完了以后，他會告訴你有一個碼，有了這個碼你就會去自提。
現(xiàn)在以 Manus 為代表的通用 Agent，可以做到前面的部分，就是在小程序上幫你下單，但是涉及到更復(fù)雜的履約——在閑魚上比較商家，甚至看看美團、抖音、私域社群之類的優(yōu)惠券哪里更便宜，最后下單。
大模型調(diào)用工具完成更多工作，在我們看來就有很大價值了。這就是我們看中的一個機會。
《智能涌現(xiàn)》：履約其實會涉及智能體在執(zhí)行任務(wù)，智能體也在技術(shù)發(fā)展很早期。想做到你們的目標，難在什么地方？
道放：這種過程一定需要更復(fù)雜的私有信息，包括把通用的知識與某個垂類應(yīng)用的知識結(jié)合起來，形成一個垂類模型，才能解決很多問題。
《智能涌現(xiàn)》：怎么讓這個智能體更有人味？我們過往的購物數(shù)據(jù)、互動數(shù)據(jù)可能很多都在平臺。
道放：產(chǎn)品形態(tài)可以非常簡單，就像一個數(shù)字閨蜜加了你的微信，每天聊天就好了，不需要很復(fù)雜的設(shè)計。
關(guān)鍵在于利用好平臺上已有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，同時建立持續(xù)的互動機制。
本質(zhì)上，AI 是可以基于 " 懂你 " 的基礎(chǔ)去收集和篩選信息的，它在趨勢捕捉上比普通人更厲害，因為它能接觸到更全面的數(shù)據(jù)。
但光有數(shù)據(jù)還不夠，互動是核心。跟你的互動需要日常化，每天通過聊天才能真正了解你。
比如，和用戶聊最近的流行趨勢、明星節(jié)目如浪姐浪哥。這個 AI 閨蜜可以和你聊喜歡哪個選手，喜歡什么風(fēng)格。
審美可以被 " 元素化 "，這是 AI 的新機會
《智能涌現(xiàn)》：你經(jīng)歷了從貨架電商到直播電商的時代演變，每個階段，你覺得在供給和消費端都完成了什么事情？
道放：過去幾年，直播電商的增長速度遠超大盤。但現(xiàn)在其實國內(nèi)的電商格局已經(jīng)趨于穩(wěn)定，大家對直播這個形態(tài)也會有些疲憊。
直播有很多好處，但它最大的問題就是時間成本太高。花那么長時間看直播的用戶越來越少，你能看到抖音這些年也在回頭大力搞貨架電商。
這會是 AI 重新提供價值的機會。
《智能涌現(xiàn)》：怎么定義 AI 起到的作用？
道放：內(nèi)容電商在電商 2.0 時代的核心價值，是 KOL、主播和主理人們完成了一場 " 時尚平權(quán) "。
很多高奢品牌的高定和走秀，普通消費者在日常生活里是有點難 get 到（他們的厲害之處的）。但主播們把這些概念普及下來，在 100 到 300 塊錢的夏裝區(qū)間里，就能讓你很快接觸到這些元素。
最厲害的是，主播們不僅把這些元素融到商品上面，而且還把它說出來——牛油果綠、泡泡袖、小香風(fēng)、西裝版型——它實際上造了很多詞，這些都是風(fēng)格元素。
這是我們在 2.0 時代一直在探索的邏輯。
《智能涌現(xiàn)》：AI 能夠在 2.0 時代的基礎(chǔ)上，在哪個環(huán)節(jié)發(fā)揮最大的作用？
道放：現(xiàn)在的問題應(yīng)該是：AI 有沒有可能開啟電商的 3.0 時代？
這一波大模型有個很重要的變量。在時尚領(lǐng)域，以前不可描述的東西——本質(zhì)上是審美結(jié)果，現(xiàn)在可以被 AI 學(xué)習(xí)了。
因為數(shù)據(jù)現(xiàn)在夠多了，模型可以去學(xué)習(xí)時尚趨勢，把趨勢元素化，基于元素化進行捕捉和預(yù)測。
原因很簡單，主播已經(jīng)把這些詞表達出來了。小紅書里有大量的人在講這些東西，這些數(shù)據(jù)已經(jīng)足夠了。當你有足夠數(shù)據(jù)的時候，AI 學(xué)習(xí)這件事一點問題都沒有。
難點在于預(yù)測之后，你需要把這個東西表達出來。
我和達人主播一直有交流，有一些頭部主播講的質(zhì)量，就是跟普通主播不一樣，能夠清晰地講出這個貨的特點，而且非常迅速歸納風(fēng)格和元素，一下就能讓你懂。
AI 的厲害之處就在這里——它可以在大趨勢下把它元素化，學(xué)會所有優(yōu)秀主播的表達能力。我們現(xiàn)在在不同風(fēng)格下面，基本上都可以做得很好。而且要基于人群和場景做區(qū)分：年輕職場女性的 OOTD、家居服飾，年輕人的 party 和年紀大女性的 party，每種場景需求都不一樣。
《智能涌現(xiàn)》：所以區(qū)別是在于可以一對一互動甚至服務(wù)。
道放：內(nèi)容電商時代，就算強大如李佳琦，本質(zhì)上也是廣播式的一種覆蓋。
他在 618 前做美妝小課堂，讓女生們把自己情況——多少歲、什么膚質(zhì)、是不是敏感肌、想買什么東西在評論區(qū)發(fā)出來，然后進行回復(fù)。
這其實是一種個性化定制過程。但是再怎么擴大，也只能覆蓋很小一部分人。
加上大模型之后，AI 本質(zhì)上可以做到個性化定制全覆蓋。它有這個能力，可以覆蓋很多人。所以它變成了一個專業(yè) KOL 的能力——趨勢捕捉、預(yù)測，以及打動人的表達，以及可以跟你一對一服務(wù)。
這就像最有錢的人有專屬造型師一樣，現(xiàn)在年輕人也可以有這么有個性的穿搭師。
這也是更進一步的平權(quán)。以前是通過廣播方式普及時尚信息，現(xiàn)在 AI 可以一對一告訴你，基于你的身材、膚色和最近流行趨勢，給你搭配建議。
《智能涌現(xiàn)》：所以，這個 AI 閨蜜更多是工具屬性的？
道放：這是第一階段的能力。往后工具還可以拓展到社區(qū)，比如我們可能第二階段會上 AI 試衣、穿搭社區(qū)之類的功能，用戶可以在上面評價、互動，推一些很酷炫的玩法。
這就是 AI 閨蜜這個工具屬性的產(chǎn)品，加上搜索場 + 推薦場，可以和購買場景連接在一起。
《智能涌現(xiàn)》：現(xiàn)在產(chǎn)品進展情況怎么樣？
道放：我們已經(jīng)基本完成產(chǎn)品驗證，很快就會上線第一個版本。
AI+ 電商的最大價值是創(chuàng)造新入口
《智能涌現(xiàn)》：你們的目標用戶、目標市場，是什么畫像？
道放：第一部分會切年輕人群，因為年輕人對 AI 的整個接受度會更好一些，是 AI Native 用戶，市場也是可能優(yōu)先會選海外市場。
《智能涌現(xiàn)》：完全走 To C 路線嗎？
道放：第一階段會先從 C 端切入，但其實我們的能力是可以復(fù)用到 B 端，核心在于對趨勢的把握和供應(yīng)鏈的優(yōu)化。
比如，在和用戶的聊天的時候，包括用戶的反饋，以及我們?nèi)プト∈忻嫔狭餍械臅r尚元素。
模型能在一個流行趨勢發(fā)酵周期的前期，就發(fā)現(xiàn)機會。一個服裝的完整周期，典型的時間大概是 45 天。如果商家能提早十天就感知到，那就可以快速去生產(chǎn)。
《智能涌現(xiàn)》：所以在 B 端，更多是在生產(chǎn)流程的前端，幫他們找爆款？
道放：對于 B 端來說，我們能提升他們的選款能力，模型把選款能力可以提高了一個門檻。我們現(xiàn)在模型內(nèi)測的效果，爆款率 10% 能上升到 18%。正常平均 60 分，我其實能做到 80 分，這個就是很大的價值。
《智能涌現(xiàn)》：海外電商市場的發(fā)展階段，和國內(nèi)有多大差異？
道放：海外市場的內(nèi)容電商還處于比較早期的爆發(fā)階段。我們直觀判斷相當于國內(nèi) 2018 年左右的階段。
但海外市場的流行趨勢信息更分散，這種分散的信息其實更有價值，AI 可以更好地發(fā)揮打下信息差的作用。
貨的差異也很大。比如美區(qū)，但他們內(nèi)容電商的服飾品類只占 20%，國內(nèi)這個比例 50%。為什么這么低？核心問題在于供應(yīng)鏈。
以前，我們一直擔(dān)心歐美人不適應(yīng)電商直播，但問題可能既是用戶習(xí)慣，也是供應(yīng)鏈不足—貨不夠，自然養(yǎng)不成消費習(xí)慣。
直播電商必須依靠非標的時尚品類，但海外缺乏快返供應(yīng)鏈。從中國海運就要一個月，清關(guān)再耽誤時間，整個鏈路太慢了。目前美區(qū)只能賣李寧、耐克這種傳統(tǒng)品牌，缺少快時尚支撐。
從用戶習(xí)慣看，去年 TikTok 美區(qū)只有 10% 是直播售賣，70% 是短視頻售賣，20% 是貨架售賣。今年直播占比提升到了 15%。
《智能涌現(xiàn)》：所以，海外實際市場需求和供應(yīng)鏈之間的空隙，就是你們的機會。
道放：現(xiàn)在中國快時尚這套供應(yīng)鏈很多能力是溢出的，供應(yīng)過剩。市場需要有一套這一塊的這個 SaaS，幫助美國 KOL 橋接中國供應(yīng)鏈。
《智能涌現(xiàn)》：SHEIN 很早就把這個模式跑通了，他們?nèi)绻敢廨敵鲞@套能力，只是差前端的 KOL，如果 SHEIN 要做，怎么辦？
道放：SHEIN 是自營平臺，本身就是品牌。當前 KOL 的核心需求還是做自有品牌。如果幫 KOL 做品牌，KOL 可能會去 TikTok 賣，SHEIN 就變成了供貨商，做這件事情的動力可能是不足的。
而且要做這件事情，SHEIN 需要改造整個設(shè)計鏈路，需要將現(xiàn)有的生產(chǎn)線和供應(yīng)鏈與 KOL 的審美鏈接起來，服務(wù)成本很高。Tiktok 這些電商平臺也很難有精力自己下場深入到供應(yīng)鏈來解決問題，所以還是迫切需要第三方的服務(wù)商來解決供給問題。
從價格區(qū)間來看，目前內(nèi)容電商的價格區(qū)間會明顯高于 Shein 目前的價格區(qū)間，因為 KOL 掌握有時尚元素的定義權(quán)和傳播權(quán)。
《智能涌現(xiàn)》：在 C 端，你們要做 AI 閨蜜，在 B 端，還要做供應(yīng)鏈服務(wù)的話，類似淘寶這樣的大平臺肯定會做，他們很難坐視一個新入口來顛覆他們。
道放：大廠的戰(zhàn)略重點和平臺屬性，決定了他們很難在垂直細分領(lǐng)域做到極致。
比如 AI 試衣在很多電商 App 里的入口很深，從資源角度也需要花很多精力去爭取。但這個功能是我們的核心業(yè)務(wù)。
另外從市場來看，目前海外電商的收斂遠比國內(nèi)小，所以基于海外市場還是存在大量的機會。
《智能涌現(xiàn)》：這次創(chuàng)業(yè)的目標，是什么？
道放：從我個人的發(fā)展經(jīng)歷其實可以看出我自己的選擇偏好。雖然我過往基本都在大廠，但是基本上做得都是從 0 開始，或者高速增長的業(yè)務(wù)。業(yè)務(wù)相對比較獨立，決策也相對閉環(huán)。所以我自己的能力和擅長的領(lǐng)域還是一些高速增長的獨立業(yè)務(wù)。
我自己目前的階段，其實已經(jīng)過了財務(wù)追求的階段。但是我堅信這一波 AI 的發(fā)展會深刻影響和改變整個人類社會的方方面面，甚至人類和自然的交互模式都有可能改變。所以我投身到這個領(lǐng)域，從自己熟悉的 AI+ 電商切入，還是期待能親身參與到這個進程中，如果能做出一些不錯的產(chǎn)品，有我個人的簽名，我感覺還是非常興奮和值得投入的。
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